← → 翻页 · ESC 索引
數位行銷人才培訓 70hr · 弄一下工作室
Module 06
Module Six · 8 hours · 5 units

GA4 數據分析
與決策

從報表到行動:把數字翻譯成下一步

數據不會說謊,但不懂數據的人會被數據誤導
本模組從 GA4 帳號建置開始,學會解讀流量、受眾、探索,最後把所有數字收斂成一張 A3。

Vol.06·建置 · 流量 · 受眾 · 探索 · 決策·2026
Duration · 8 小時授課 · 5 單元
承接 M5 SEO,銜接 M7 GTM 埋碼
— M06 / 10 —
The Premise · 為何把 GA4 排在 SEO 之後、GTM 之前
02 / 36 講義 · M6 總覽
The Premise · M6 主張
數據的價值不在看到 而在能據此做出下一步

行銷人面對 GA4 最常見的兩種失敗:
只會匯出報表給老闆看(不會解讀),或盯著漂亮數字卻說不出該調哪一個槓桿。

— M6 核心主張·讀數字 · 讀情境 · 讀下一步
Page 02 · The Premise
— · —
Module 06 · Learning Outcomes
03 / 36 講義 · M6 總覽
OUTCOMES · 學完之後,你能做到

三件事

不是「打開 GA4」,是「打開 GA4 之後知道要看哪裡、為何看、看完做什麼」。

Outcome 01
建得起來
獨立完成 GA4 帳戶 / 資源 / 串流三層建置,並完成 5 項上線基礎設定。
Outcome 02
看得出問題
能解讀流量來源 / 參與度 / 漏斗,指出 3 個可能的優化點並說明數據理由。
Outcome 03
寫得出 A3
把一個真實案例的數據轉成一頁 A3 報告:現況 / 目標 / 根因 / 對策 / 驗證。
Page 03 · 學習目標 · 8 hours
5 Units · M06
第一幕 · GA4 建置
Act I · 04 / 36
Act I · Unit 6-1 · 1.5 hr

建得對,
才看得對

三層架構 · 五區介面 · 五項基礎設定

九成 GA4「資料怪怪的」案例,根因不在分析,
建置時就少做了一個設定

Act I 開幕
— GA4 Setup —
Context · 為什麼第一個單元是建置
05 / 36 講義 · M6-1
The Wrong Start

多數人打開 GA4 第一件事,
學報表

但他們忽略了:
報表呈現什麼,取決於建置時設了什麼。

建置不對,後面所有的解讀都是解讀錯誤的影子
— 內部 IP 沒排除:你以為的高參與度其實是自己在測試。
— 沒設轉換事件:你的「轉換率」永遠是 0。
— M6 出發點
Therefore · 所以

Unit 6-1 的順序:

  • 先理解 三層帳號架構(帳戶/資源/串流)
  • 再認得 五區介面(首頁/報告/探索/廣告/管理)
  • 最後做完 五項基礎設定,才打開報告

10 分鐘的設定,省你三個月的誤判。

Page 05 · The Wrong Start
Act I · Unit 6-1
Account Structure · GA4 三層帳號架構
06 / 36 講義 · M6-1
Account / Property / Data Stream

三層架構,分清楚才不會亂

理解這個結構,能避免「資料跑到哪裡去了」的常見困惑。

Layer 01 · Account
帳戶
最高層 · 對應一個組織。管理使用者權限、連結 Google Ads、管帳單。一個 Google 帳號可以有多個 GA4 帳戶。
Layer 02 · Property
資源
對應一個品牌或產品線。所有報告、事件、受眾都建在這層。一個帳戶可以有多個資源(官網、App 各一)。
Layer 03 · Stream
資料串流
資料進入 GA4 的入口。每個網站/App 一個串流。在這裡拿追蹤代碼 G-XXXXXXXX。一個資源可有多個串流。
Page 06 · Account / Property / Stream
Unit 6-1 · 三層
Interface Overview · GA4 介面五大區塊
07 / 36 講義 · M6-1
Left Sidebar · 五個按鈕

左側選單,五個入口

01 · Home

首頁

智能摘要與快速洞察,自動標記異常。每次進 GA4 的第一站。

02 · Reports

報告

預建報告:流量獲取、參與度、營利、留存、客層。日常數據查看的主場。

03 · Explore

探索

自訂分析:漏斗、路徑、區隔重疊。回答「標準報告無法回答」的問題。

04 · Advertising

廣告

連結 Google Ads 後的廣告效益、歸因模型比較、觸達分析。

05 · Admin

管理

帳戶 / 資源 / 事件 / 轉換 / 受眾的設定區。建置期的主戰場。

Tip · 觀念校正

「報告」 vs 「探索」

報告 = 看標準答案;探索 = 提自己的問題。多數人卡在前者。

Page 07 · Five Sections
Unit 6-1 · 介面
Basic Setup · 安裝完代碼後還要做的五件事
08 / 36 講義 · M6 總覽
Setup Pipeline · 上線前必做

五項基礎設定,10 分鐘搞定

不做這五件事,後面所有報表的可信度都打折。

Setup · 順序很重要
01 · Retention
延長資料保留
預設只 2 個月。改成 14 個月,否則探索分析會看不到舊資料。
02 · Internal IP
排除內部流量
把辦公室/測試 IP 加進「定義內部流量」。否則自己測試也算數。
03 · Conversion
設定轉換事件
告訴 GA4 哪些事件算「轉換」(購買、填表、點擊電話)。沒設=沒轉換。
04 · Link GSC
連結 Search Console
讓 GA4 看得到 SEO 關鍵字搜尋資料,銜接 M5 的成果。
05 · Verify
驗證代碼運作
用「即時」報告或 GA Debugger 確認事件確實送進來,再離開。
啟示:這五項是 GA4 上線檢核清單。沒做完不要看報表——你看到的數字會誤導你做錯決策。
→ 按 → 鍵或滾輪逐步點亮
Page 08 · Setup Pipeline
5 Steps · 互動式翻頁
Case + Drill · 建置常見坑與課堂練習
09 / 36 講義 · M6-1
Case · 三個血淋淋的故事

建置沒做好,
會發生什麼?

  • 電商 A:上線三個月才發現沒設「purchase」轉換事件,營收都進「事件」沒進「轉換報表」。
  • 媒體 B:內部 IP 沒排除,編輯室每天 50 人狂刷自家文章,平均參與時間虛高 3 倍。
  • SaaS C:跑了半年才連 GSC,這半年的關鍵字機會全部追不回來。
觀察:三個案例的根因都不在分析能力,在 Day 0 沒走完五項基礎設定
— M6 反覆出現的鐵則
In-class Drill · 課堂練習

10 分鐘自我體檢

  1. 打開你(或公司)的 GA4 管理介面
  2. 逐項對照五項設定 → 打勾或標 X
  3. 有 X 的,當場補完,下個單元才往下走

這份檢核表會在 M7 GTM 再次出現。

Page 09 · Case + Drill
Unit 6-1 收束
第二幕 · 流量分析與 UTM
Act II · 10 / 36
Act II · Unit 6-2 · 1.5 hr

流量分析

來源 / 媒介 · UTM 命名 · Direct 陷阱

流量報表的數字本身不重要,
重要的是它代表的故事。同樣的「Direct 暴增」可能是好事,也可能是地雷。

Act II 開幕
— Source / Medium / UTM —
Six Sources · 六種流量來源解讀
11 / 36 講義 · M6 總覽
Source / Medium · 一張表全收

六種來源,各有各的故事

Organic Search
用戶從 Google / Bing 等搜尋引擎自然搜尋進來。下降可能是 SEO,也可能是 AI Overview 截流。
M5 · M6
Direct
直接輸入網址、書籤、或來源無法辨識。Direct 暴增常是「沒加 UTM」造成的誤分類
陷阱 · 必查
Referral
來自其他網站的連結。看是哪個網站,評估反向連結效益或合作夥伴流量;排除自家子網域。
M5 · M6
Paid Search
Google Ads 等搜尋廣告的點擊。需連結 Google Ads 帳號,並確認 Auto-tagging 開啟。
M8 · M6
Organic Social
FB / IG / Threads 等社群自然貼文。許多 App 不傳 referrer,會被誤丟進 Direct → 必須用 UTM。
M4 · M6
Email
電子報或行銷 Email。Email 客戶端不傳 referrer,不加 UTM 幾乎全進 Direct。
M9 · M6
Page 11 · Source × Medium
右欄 = 後續模組將反覆引用
The Direct Trap · Direct 不是品牌力
12 / 36 講義 · M6 總覽
The Insight · 流量分析的核心誤判
Direct 暴增 十次有八次不是品牌變強, 有人忘了加 UTM

所有從 Email、社群 App、Notion/Slack 點來的流量,
因為 referrer 缺失,全部會被誤分類成 Direct。
看到 Direct 飆升,第一反應應該是「哪個活動上線了?哪個連結沒加追蹤碼?

— M6 鐵律·Direct 是垃圾桶,不是榮譽榜
Page 12 · The Direct Trap
— · —
UTM Anatomy · 行銷活動的身分證
13 / 36 講義 · M6-2
UTM · Urchin Tracking Module

四個參數,
解一條網址

UTM 是附加在網址後的參數,告訴 GA4「這個訪客從哪個活動來的」。
所有對外連結都應該加。

https://yoursite.com/product?
utm_source=instagram&
utm_medium=social&
utm_campaign=summer2025&
utm_content=reels_top
— 一條完整的 UTM 範例
四個參數的職責
  • utm_source
    流量來源平台 — instagram / facebook / newsletter
  • utm_medium
    行銷媒介類型 — social / email / cpc / referral
  • utm_campaign
    活動名稱 — summer2025 / brandweek
  • utm_content
    區分同活動不同素材 — reels_top / story_link

工具:Google Campaign URL Builder(免費)。

Page 13 · UTM Anatomy
Unit 6-2 · 四參數
UTM Naming · 全公司統一命名規範
14 / 36 講義 · M6-2
Naming Convention · 不統一就崩盤

同一活動,10 種拼法的後果

GA4 把大小寫、空格、底線都視為不同值。沒命名規範=報表上一個活動拆成 10 列。

utm_source
推薦:instagram、facebook、google、newsletter(全小寫、英文)
避免:IG、FB、ig、Instagram(大小寫混用)
小寫
utm_medium
推薦:social、email、cpc、referral、banner
避免:Social Media、paid、廣告(中英混/含空格)
標準字
utm_campaign
推薦:summer2025、q2-launch(小寫+連字號)
避免:Summer 2025、Q2 Launch(含空格、大寫)
連字號
utm_content
推薦:reels_top、story_swipe、ad_v1(用底線分隔元素)
避免:留空、隨手亂打、各人有各人的習慣
底線
制度建議:把命名規範做成一張 1 頁的 Notion 文件,全公司共用。所有對外連結走 Campaign URL Builder + 規範表。
— M6 制度建議
Page 14 · Naming Convention
Unit 6-2 · 命名鐵則
In-class Drill · UTM 命名實作
15 / 36 講義 · M6-2
Drill · 15 分鐘

幫一場活動佈滿 UTM

想像下個月你要推一場春季活動,要在五個渠道發文:IG 貼文、IG Reels、FB 廣告、Email 電子報、Threads。

  1. 命名:依規範替五個渠道各寫出一條完整 UTM 網址
  2. 統一:utm_campaign 五條必須完全一致(spring2026)
  3. 區分:utm_content 必須能讓你回頭看出「IG Reels 第一格」vs「FB 廣告 v2」
交付產出:一張 5 列的 UTM 對照表(渠道 / source / medium / campaign / content / 完整網址)。
這張表是 M8 廣告投放與 M9 Email 行銷的前置素材。
Hint · 提示

最容易出錯的兩處:

utm_medium
IG 貼文是 social,IG 廣告是 cpc — 別混了。

utm_content
多數人留空 → 失去最珍貴的素材成效資料。

Page 15 · UTM Drill
Unit 6-2 收束
第三幕 · 受眾與行為報告
Act III · 16 / 36
Act III · Unit 6-3 · 1.5 hr

受眾與
行為報告

跳出率已死,參與率登場

GA4 重新定義了「好用戶」的數字,
也重新定義了「該看哪些報表」。把舊習慣丟掉

Act III 開幕
— Engagement Era —
Bounce Rate is Dead · 從跳出率到參與率
17 / 36 講義 · M6 總覽
UA → GA4 · 指標換代

同一個用戶,新舊指標完全不同

Universal Analytics · 已退役

跳出率 Bounce Rate

只看了一頁就離開=跳出。
但「看了 3 分鐘長文後離開」也算跳出。

  • 誤把高品質單頁訪客當失敗
  • 誤導 SEO 與內容團隊
  • 無法區分「沒看就走」vs「看完就走」
GA4 · 取而代之

參與率 Engagement Rate

有效工作階段」佔比。有效=
停留 > 10 秒、或有轉換、或有 ≥ 2 頁瀏覽。

  • 健康基準 > 50%
  • 低於 30% → 登陸頁或受眾匹配有問題
  • 長文閱讀者也會被算進「有效」
Page 17 · Bounce → Engagement
GA4 · 指標換代
Four Engagement Metrics · 四個必看指標
18 / 36 講義 · M6-3
Engagement Metrics · 取代「停留時間 + 跳出率」

四個指標,看穿用戶品質

Metric 01 · Engagement Rate
參與率
有效工作階段佔比。>50% 健康,<30% 警訊:登陸頁或受眾錯配。
Metric 02 · Avg. Engagement Time
平均參與時間
「視窗在前景」的時間。文章 > 2 分、產品頁 > 1 分為良好。
Metric 03 · Scroll Depth
捲動深度
預設追 90% 捲動事件。比對 sessions vs scroll events,找到跳脫點。
Metric 04 · Event Count
事件計數
GA4 一切以事件為核心。用「事件名稱」分解 → 看用戶在哪個動作上最活躍。
Page 18 · Four Metrics
Unit 6-3 · 取代跳出率時代
User Path · 找到用戶卡在哪
19 / 36 講義 · M6-3
User Path Exploration

四個視角,看穿用戶旅程

View 01

Landing Page

哪些頁面承接最多新用戶?這些頁面的參與率=整體行銷效益的天花板。

View 02

Conversion Path

從進站到轉換最常走哪條?哪一步流失最嚴重?那就是第一優化目標

View 03

Exit Page

哪個頁面讓最多用戶離開?產品頁?結帳頁?找到後分析:內容、速度、還是期望落差?

View 04

Source × Path

Organic vs 廣告流量行為差很多嗎?差越大,越該為不同來源做不同承接頁。

Method · 工具位置

「探索 → 使用者路徑探索」

在預建報告裡看不到完整路徑。一定要進「探索」開新模板,才能向前向後追、依細分比較。Act IV 會詳講。

Page 19 · User Path Views
Unit 6-3 · 路徑分析
Retention Curve · 回來的才是真愛
20 / 36 講義 · M6 總覽
Retention · 電商網站參考曲線

留存率,判斷品質的單一指標

獲得新用戶的成本,是留住舊用戶的 5–7 倍。Day 7 留存率才是真正的試金石。

Day 1
25%
隔天還回來的比例。25% 是電商常見起跳值。
Day 7
12%
一週後還回來。真正的高品質用戶在這裡
Day 14
8%
兩週後留下的人,多半已是回頭客。
Day 30
5%
月留存。LTV 與品牌忠誠度的最佳預測指標。
Page 20 · Retention Curve
來源 · 電商行業參考值
In-class Drill · 受眾分群與留存
21 / 36 講義 · M6-3
Drill · 15 分鐘

找出你的高價值受眾

在 GA4 探索裡,比較不同來源的 Day 7 留存率——哪個來源帶來的才是真正值得加碼預算的用戶。

  1. 分群:建 3 個受眾——Organic Search、Paid Social、Direct
  2. 比較:分別看三群的參與率、Avg. Engagement Time、Day 7 留存率
  3. 下結論:哪一群最值得加預算?哪一群該減?理由各寫一行
交付產出:一張 3 列 4 欄的受眾比較表(來源 / 參與率 / 留存 / 預算判斷)。
這份表會在 M8 廣告預算分配時直接用。
Hint · 提示

常見反直覺結果:

廣告流量
參與率不錯,但 Day 7 留存往往慘不忍睹。

Organic 流量
前期數量小,但留存常常碾壓所有渠道。

Page 21 · Audience Drill
Unit 6-3 收束
第四幕 · 探索分析五型
Act IV · 22 / 36
Act IV · Unit 6-4 · 2.0 hr

探索分析
五型

當預建報告回答不了問題時

漏斗 / 路徑 / 區隔重疊 / 任意形式 / 使用者終身價值,
五個工具,解答五種問題

Act IV 開幕
— Explorations —
Five Types · 探索分析五型總覽
23 / 36 講義 · M6 總覽
The Five · 一張圖記住

五種探索,各有問法

01 · Funnel
漏斗分析
用戶在哪一步流失最嚴重?
02 · Path
路徑分析
用戶從這個頁面之後去哪裡?
03 · Overlap
區隔重疊
不同用戶群組有多少重疊?
04 · Free Form
任意形式
任何維度 × 指標的自由組合?
05 · Lifetime
終身價值
哪個來源的用戶 LTV 最高?
入門建議

先學漏斗

3-4 步的結帳或填表漏斗,立刻看到值得優化的流失點。見效最快。

Page 23 · Five Types
下面逐個展開
Type 01 · Funnel · 漏斗分析
24 / 36 講義 · M6 總覽
01 / 05

漏斗分析
Funnel

回答:用戶在哪一步流失最嚴重?
見效最快、最值得新手第一個學的探索類型。

典型場景:結帳放棄分析、表單完成率、課程報名轉換。設「開放式」(允許跳步)或「封閉式」(必須照順序)兩種模式。
— Explore · Funnel Exploration
設定步驟
  • 定義步驟
    每步是一個事件或頁面,3-5 步最佳
  • 選模式
    開放式 = 允許跳步;封閉式 = 必須照順序
  • 加細分
    比較不同裝置、來源、受眾的漏斗差異
  • 看流失
    紅色長條最高的那步=下一個 A/B 測試標的
Page 24 · 漏斗分析
Type 01 / 05 · 新手首選
Type 02 · Path · 路徑分析
25 / 36 講義 · M6 總覽
02 / 05

路徑分析
Path

回答:用戶從這個頁面之後去哪裡?
可以向前追(從哪來),也可以向後追(往哪去)。

典型場景:了解首頁之後的主要流向、找出部落格文章的下一步行為、分析特定事件後的用戶行為(例如點了 CTA 之後)。
— Explore · Path Exploration
設定要點
  • 起始節點
    選頁面或事件當錨點
  • 方向
    向前看 = 從哪來;向後看 = 往哪去
  • 細分
    比較新訪客 vs 回訪客的不同路徑
  • 下鑽
    點任一節點繼續展開下一層
Page 25 · 路徑分析
Type 02 / 05
Type 03 + 04 · Overlap + Free Form
26 / 36 講義 · M6 總覽
03 / 04 · 兩個分析利器

區隔重疊 與任意形式

03 · Segment Overlap

區隔重疊 · Venn 圖

最多 3 個細分顯示 Venn 圖,看不同用戶群組的交集與獨佔。

  • 比較購買者 vs 非購買者的行為
  • 找同時用多個功能的核心用戶
  • 分析高價值受眾的共同特徵
  • 點重疊區下鑽看那群是誰
04 · Free Form

任意形式 · 自由交叉

最靈活、學習曲線最高。任何維度與指標的自由組合。

  • 建自訂交叉分析表格
  • 切換表格、散點圖、長條圖
  • 建標準報告沒有的視圖
  • 適合進階分析、月報範本
Page 26 · Overlap + Free Form
Type 03 + 04 / 05
Type 05 · User Lifetime · 終身價值
27 / 36 講義 · M6 總覽
05 / 05

使用者
終身價值
User Lifetime

回答:哪個來源的用戶長期累積收益最高?
廣告預算配置的最終裁判。

典型場景:評估各廣告渠道的長期 ROI、識別高 LTV 用戶的獲取來源、追蹤同一批用戶(Cohort)的長期行為——把短期 ROAS 視角,升級成長期 LTV 視角。
— Explore · User Lifetime
設定要點
  • 獲取期間
    設用戶首次進站日期範圍
  • 分群
    依 first_user_source / medium 切分
  • 指標
    LTV、總購買、總工作階段、回訪天數
  • 決策
    高 LTV 來源 → 加預算;低 LTV 來源 → 砍或改受眾
Page 27 · User Lifetime
Type 05 / 05
Mapping · 五型探索 × 商業問題對照
28 / 36 講義 · M6-4
Mapping · 一張表全收

真實問題 → 該用哪一型

結帳放棄
「為什麼這麼多人加入購物車卻沒結帳?」 → 設 4 步漏斗,看哪一步紅條最高
Funnel
內容下一步
「讀完部落格的人,下一步去哪?」 → 起始節點=該文章 URL,向後看
Path
會員特徵
「付費會員 vs 免費會員,行為有什麼共同/差異?」 → 兩個區隔做 Venn
Overlap
月報視圖
「老闆要看『各國家 × 各裝置 × 轉換率』的交叉表」 → 標準報告沒有,自己拼
Free Form
廣告預算
「FB 廣告 vs Google 廣告,哪個來源的用戶 90 天 LTV 高?」
Lifetime
Page 28 · Mapping Table
Unit 6-4 收束
第五幕 · 數據 → 決策
Act V · 29 / 36
Act V · Unit 6-5 · 1.5 hr

數據 → 決策

A3 報告書 · 假設驗證 · 優化閉環

會看數字不算贏,
會把數字收斂成一頁 A3 + 三個假設才算贏。

Act V 開幕
— From Data to Decision —
A3 Report · 一頁說清楚的格式
30 / 36 講義 · M6 總覽
A3 · 源自豐田生產系統

五段,逼你想清楚

A3 要求一張 A3 紙呈現問題全貌——避免用大量數據掩蓋思考不清。

A3 · 五段順序
01 · What
現況
用 1-2 個關鍵數字描述問題。例:Landing 參與率 22%,遠低於行業 50%。
02 · Goal
目標
具體、可衡量。例:90 天內把參與率提升到 40%,預計轉換 +30%。
03 · Why
根因分析
數據支持的原因,不是猜測。例:探索顯示 75% 用戶 10 秒內離開、Hero CTA 被忽略。
04 · How
對策
可執行行動。例:A/B 測 Hero 文案 × 2、CTA 顏色 × 2、加速頁面載入。
05 · Check
驗證計畫
什麼數據證明對策有效?多久後看?例:4 週後看參與率與漏斗第 1 步流失。
啟示:能寫得出來的 A3,才是真懂的 A3。寫不出來=你還沒搞清楚問題在哪。
→ 按 → 鍵或滾輪逐步點亮
Page 30 · A3 Report
5 Steps · 互動式翻頁
Hypothesis · 沒有假設的測試是隨機實驗
31 / 36 講義 · M6 總覽
The Insight · 假設驗證五步驟
觀察 → 問題 → 假設 測試 → 驗證。 少一步,都會把錢燒在錯的地方

「如果我們在結帳頁加入安全認證圖標與退款保證
用戶信任感提升,結帳完成率將提高 15%」
——好假設長這樣:有觀察、有因果、有可驗證的數字。

主指標:漏斗第 3 步完成率·p < 0.05 才算有效
Page 31 · Hypothesis
— · —
AI Interface · 把 GA4 摘要丟給 AI
32 / 36 講義 · M6-5
AI Interface · M6 接口

把 GA4 摘要
交給Claude / Gemini

Prompt 模板(30 天月報用):

以下是我的 GA4 數據摘要(過去 30 天):
— 總使用者:[數字]
— 參與率:[%]
— 有機搜尋佔比:[%]
— 最高流量頁面:[頁面],平均參與時間 [秒]
— 漏斗:加入購物車→完成結帳流失率 [%]
— 轉換率:[%]

請:
① 點出 2-3 個最值得優化的問題(附數據理由)
② 為每個問題提出「如果…則…」的可測試假設
③ 建議追蹤的 GA4 驗證指標
輸出:問題點表格 + 假設清單
— M6 AI 接口模板
月度節奏建議
  • 每週一
    看七日摘要 + 異常標記
  • 每月 1 號
    跑 AI Prompt → 出 A3 草稿
  • 每月 15 號
    看 A/B 測試結果,決定是否全量
  • 每季
    回顧三份 A3,淘汰沒效果的方向

AI 是草稿生成器,不是判官。最終決策還是你做。

Page 32 · AI Interface
Unit 6-5 · 月度節奏
The Data Ethics · 數據的倫理紅線
33 / 36
The Question · 留給你的問題

你會用挑選過的數據 證明你本來就想做的決定嗎?

GA4 給你太多數字,永遠能找到一個支持任何結論的角度。
用數據反向合理化既定立場,比沒看數據更危險——
因為它讓錯誤的決策披上理性的外衣

本課程立場·先有假設、再去找數據、接受被打臉的可能
Page 33 · Data Ethics
Unit 6-5 收束
M06 收束 · The Closing
34 / 36
Closing · 帶走一句話

看數字的人很多, 能寫出下一步的人很少。

GA4 → A3 → 假設 → 測試 → 驗證——
這條閉環,會在 M7 GTM、M8 廣告、M9 Email 中反覆使用。

M06 完成·4 個模組待解鎖
Page 34 · M06 Closing
— · —
The Map · M6 在 70hr 體系裡的位置
35 / 36 講義 · M6 總覽
The Map · M6 概念會在哪裡回來

M6 學的東西,會這樣回來

M7 · GTM
把 M6 想追的事件 → 用 GTM 真正埋出來。沒有 M6 的問題感,GTM 只是亂埋一通。
5 hr · 接續
M8 · 數位廣告
UTM 規範 + LTV 比較 → 廣告預算如何分配;漏斗找到落地頁該優化哪一步
5 hr
M9 · Email 行銷
沒加 UTM 的 Email 全進 Direct;自動化序列要回頭用 GA4 漏斗驗證
4 hr
M10 · 數據驅動行銷
A3 報告書框架 + 假設驗證閉環,是整個 M10 的方法論基礎
10 hr
Page 35 · The Map
下一站 · M07 GTM
Module 06 · End
36 / 36
To Be Continued

數字會說話,
你會回答了嗎?

Module 07 · GTM 數據追蹤工程 · 5 小時
把 M6 想追的事件,自己埋出來——不用工程師、不用改網站。

弄一下工作室·數位行銷人才培訓 70hr·2026
Module 06 完整收束
— Next · M07 —